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Descripción de los procesos de infiltración mediante redes neurales artificiales

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Descripción de los procesos de infiltración mediante redes neurales artificiales

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dc.contributor.author Álvarez, J. es_ES
dc.contributor.author Bolado, S. es_ES
dc.date.accessioned 2019-03-27T11:03:33Z
dc.date.available 2019-03-27T11:03:33Z
dc.date.issued 1996-06-30
dc.identifier.issn 1134-2196
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/118696
dc.description.abstract [ES] Se estudia la capacidad de las Redes Neurales Artificiales para modelizar procesos de infiltración de agua en suelos. Se examina, en primer lugar, su utilidad para representar la difusividad hidráulica del suelo en función del contenido de humedad. Se aplican a continuación en el ajuste directo de las curvas de contenido de humedad (θ) frente a la distancia o a la variable de transformación de Boltzmann (λ). Estos algoritmos se mostraron como una alternativa válida para representar la variación de la difusividad hidráulica con el contenido de humedad, y ofrecieron, en el caso del ajuste de las curvas θ vs. λ, unos resultados superiores a los obtenidos con otros modelos clásicos. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof Ingeniería del Agua
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Ingeniería del agua es_ES
dc.subject Ingeniería civil es_ES
dc.subject Ingeniería hidráulica es_ES
dc.title Descripción de los procesos de infiltración mediante redes neurales artificiales es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2019-03-27T10:52:52Z
dc.identifier.doi 10.4995/ia.1996.2697
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Álvarez, J.; Bolado, S. (1996). Descripción de los procesos de infiltración mediante redes neurales artificiales. Ingeniería del Agua. 3(2):39-46. https://doi.org/10.4995/ia.1996.2697 es_ES
dc.description.accrualMethod SWORD es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/ia.1996.2697 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 39 es_ES
dc.description.upvformatpfin 46 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 3
dc.description.issue 2
dc.identifier.eissn 1886-4996
dc.description.references Alvarez J., R. De Miguel, F. A. Mato, F. Sobrón y J. Atienza. (1993). Reconocimiento de texturas de suelos por redes neurales. EFCE Publication Series. 101:13-18 es_ES
dc.description.references Alessi S., L. Prunty, y W. M. Schuh. (1992). Infiltration simulations among five hydraulic property models. Soil Sci. Soc. Am. J. 56:675-682. es_ES
dc.description.references Bhagat, P. (1990). An Introduction to Neural Nets. Chemical Engn. Progress (August issue):55-60. es_ES
dc.description.references Bradbridge, P., y J. White. (1987). Time to ponding comparison of analytical, quasy-analytic, and approximate solutions. Water Resour. Res. 23:2302-2310. es_ES
dc.description.references Fujita, H. (1952). The exact pattern of concentration-dependent diffusion on a semi-infinite medium. II. Textile Res. J. 22:823-827. es_ES
dc.description.references Gardner, W.R. (1958). Some Steady state solutions of unsaturated moisture flow equations with application to evaporation from a water table. Soil Sci. 85:228-232. es_ES
dc.description.references Haverkamp, R., M. Vauclin, J. Touma, P.J. Wierenga, y G. Vachaud. (1977). A comparison of numerical simulation models for one-dimensional infiltration. Soil Sci. Soc. Am. J., 41:285-294. es_ES
dc.description.references Jansson, P.A., (1991). Neural Networks: An overview. Anal. Chem. 63:357A-362A. es_ES
dc.description.references Li, Z., Cheng, Z., Xu, L., y Li, T. (1993). Nonlinear fitting by using a Neural Net algorithm. Anal. Chem. 65:393-396. es_ES
dc.description.references Meyer, J.J., y Warrick, A.W. (1990). Analytical expression for soil diffusivity derived from horizontal infiltration experiments. Soil Sci. Soc. Am. J. 54:1547-1552. es_ES
dc.description.references Nielsen, D.R., J.W. Biggar, y J.M. Davidson. (1962). Experimental consideration of diffusion analysis in unsaturated flow problems. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 26:107-111. es_ES
dc.description.references Richards, L.A. (1931). Capillary conduction of liquid through porous medida. Physics (New York) 1:318-333. es_ES
dc.description.references Russo, D. (1988). Determining soil hydraulic properties by parameter estimation: On the selection of a model for the hydraulic properties.Water Resour. Res. 24:453-459. es_ES
dc.description.references Shu-pui, P.K., (1992). Back Propagation Neural Net Engine v1.32u. Patrick Ko. No.11, 14 ST., Hong Lok Yuen, Tai Po, Hong Kong. (ko053ucs19.cuhk.EDU.hk). es_ES
dc.description.references Van Genuchten, M. Th. (1980). A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 44:892-898. es_ES
dc.description.references Venkatasubramanian, V., y K. Chan (1989). A Neural Network methodology for process default diagnosis. AIChE Journal. 35:1993-2002. es_ES
dc.description.references Warrick, A.W. (1994). Soil Water diffusivity estimates from one-dimensional absorption experiments. Soil Sci. Soc. Am. J. 58:72-77. es_ES


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